Empleos de IA en Gran Bretaña: análisis de la encuesta de Lloyds

La narrativa de la pérdida de empleos es fácil de entender porque tiene una trama clara: llega la IA, desaparecen tareas, los trabajadores se apresuran a adaptarse. La encuesta empresarial de Lloyds, reportada por The Straits Times, complica esa historia al decir que la mayoría de las empresas británicas informan que la IA ha creado nuevos puestos. Eso no hace que los temores al desplazamiento sean absurdos. Sí hace que la pregunta profesional sea más práctica: ¿qué partes de la adopción de la IA se están convirtiendo en trabajo con personal asignado?

Para los estudiantes, esa distinción importa. Una empresa no suele contratar a una “persona de IA” porque compró una suscripción a un chatbot. Contrata cuando alguien tiene que rediseñar un flujo de trabajo, revisar resultados, capacitar a colegas, conectar sistemas o explicar riesgos a la dirección. Ahí es donde se está formando el nuevo mercado laboral, y es más desordenado de lo que sugieren los títulos.

La historia de

la pérdida siempre fue demasiado simple ABC News informó sobre un estudio del Institute for Public Policy Research que advertía que la IA podría eliminar hasta casi 8 millones de empleos en el Reino Unido, con las mujeres y los empleados al inicio de su carrera como los más expuestos. El mismo informe de ABC News dijo que los investigadores analizaron 22.000 tareas en toda la economía y encontraron que el 11% está actualmente expuesto a la amenaza de desplazamiento por la IA.

Esa es evidencia seria, pero se trata de exposición de tareas, no de una previsión de número de empleos que ya haya ocurrido. British Progress ofrece el contrapeso más realista. En su informe sobre la IA y el mercado laboral del Reino Unido, el Dr. Pedro Serôdio escribió que, tres años después de ChatGPT, no hay señales en los datos de empleo del Reino Unido de que la IA haya reemplazado empleos a gran escala. El informe dice que los datos de la Annual Population Survey, que cubren 412 ocupaciones del Reino Unido, no muestran diferencias entre las ocupaciones más y menos expuestas a la IA. En términos profesionales simples, el riesgo es real, pero el mercado laboral no se está comportando como una trampilla sencilla.

Los nuevos puestos suelen empezar como

nuevos flujos de trabajo LSE Business Review, en un artículo de Erhan Kilincarslan y Jiafan Li, presenta el cambio actual como una reestructuración gradual, no como un desplazamiento masivo repentino. Los autores dicen que la adopción de la IA se está acelerando en los servicios profesionales, las finanzas, el comercio minorista y la atención al cliente, mientras las empresas buscan mejoras de eficiencia y reducción de costos. También sostienen que los marcos de gobernanza corporativa darán forma a cómo se desarrolla esa transformación.

Esa es la parte que quienes buscan empleo deberían subrayar. “Ingeniero de IA” en una oferta puede significar desarrollo de modelos, automatización interna, canalización de datos, evaluación de proveedores o apoyo a flujos de trabajo. El ángulo de la encuesta de Lloyds encaja con este patrón: es menos probable que los nuevos puestos lleguen como una profesión limpia y única, y más probable que surjan donde la IA crea tareas operativas que antes no pertenecían claramente a nadie. Gobernanza, implementación, capacitación y rediseño de flujos de trabajo no son etiquetas glamurosas, pero sí son responsabilidades empleables.

Aquí también es donde la inflación de credenciales se vuelve ruidosa. Un certificado corto puede ayudar si te deja con un producto funcional: una automatización documentada, una lista de verificación de evaluación, un flujo de prompts con casos de prueba o una pequeña herramienta interna de conocimiento. Una insignia que solo enseña vocabulario es más débil que una nota de portafolio que muestre cómo redujiste retrabajo, detectaste resultados alucinados o ayudaste a un equipo a adoptar una herramienta de forma segura.

Los datos de contratación apuntan

a una demanda desigual, no a un auge claro Indeed Hiring Lab UK and Ireland informó en 2018 que las ofertas relacionadas con IA como proporción de todas las ofertas del Reino Unido en Indeed habían aumentado más de tres veces durante los tres años anteriores. También encontró que las búsquedas de empleo relacionadas con IA por parte de los candidatos se habían más que duplicado durante el mismo período. Esos datos más antiguos importan porque el mercado laboral de la IA no empezó con ChatGPT; la ola actual se apoya en años de demanda de aprendizaje automático y habilidades de datos.

Indeed Hiring Lab informó más tarde que las ofertas de empleo relacionadas con la IA generativa se dispararon a partir de 2023, mientras que una medida más amplia de ofertas de empleo en IA disminuyó durante los últimos 18 meses en medio de una desaceleración tecnológica más amplia. Esa es una advertencia útil contra interpretar cada título con “IA” como demanda duradera. Algunos empleadores están contratando para trabajo real de implementación. Otros están reetiquetando empleos ordinarios de análisis, software u operaciones porque la palabra clave atrae atención.

Un estudio de arXiv basado en tareas sobre empleos del Reino Unido añade otra capa. Dice que para 2023/24 casi todos los empleos del Reino Unido tenían alguna exposición a la IA generativa, pero solo una minoría se veía muy afectada. El mismo estudio encontró que las ofertas de empleo fueron un 5,5% más bajas en el segundo trimestre de 2025 de lo que habrían sido si los patrones de contratación previos a GPT hubieran continuado, y que la prima salarial por tareas expuestas a la IA fue aproximadamente un 12% menor en 2023/24 que en 2017. En otras palabras, la exposición no significa automáticamente más poder de negociación.

Qué aprender si quieres el trabajo adyacente

El movimiento práctico es dejar de preguntarte si necesitas convertirte en ingeniero de aprendizaje automático y empezar a mapear el trabajo de IA cercano a tu campo actual. British Progress no encontró reemplazo a gran escala en los datos del Reino Unido hasta ahora, mientras que LSE Business Review apunta a una reestructuración en sectores como finanzas, comercio minorista, servicios profesionales y atención al cliente. Esa combinación sugiere un camino para quienes quieren cambiar de carrera: conserva el conocimiento del dominio y luego añade la capa de flujo de trabajo con IA.

A los 25, eso puede significar desarrollar amplitud técnica más rápido: fundamentos de Python, manejo de datos, evaluación de modelos y herramientas de automatización. A los 45, puede significar convertir el conocimiento de procesos en trabajo de adopción de IA: documentar tareas, establecer estándares de revisión, capacitar equipos y gestionar riesgos de proveedores. Distintas limitaciones, la misma exageración. Los candidatos más fuertes podrán decir no solo “sé de IA”, sino “sé dónde encaja esta herramienta, dónde falla y cómo debería usarla el equipo sin crear nuevos problemas”.

Observa la próxima ola de ofertas de empleo fijándote en los verbos, no en las etiquetas. Si los empleadores piden evaluar resultados, integrar herramientas, redactar políticas de uso, capacitar al personal o rediseñar flujos de trabajo, esa es una señal más fuerte que un título inflado con “IA”. La encuesta de Lloyds es útil porque empuja el debate lejos de una fatalidad de un solo sentido y hacia la realidad de dotación de personal que implica la adopción. Para los estudiantes, la oportunidad no es perseguir cada título nuevo, sino construir evidencia de que puedes hacer que la IA sea útil dentro del trabajo real.